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基于注意力机制的Bi-LSTM结合CRF的新闻命名实体识别及其情感分类

胡甜甜  但雅波  胡杰  李想  李少波  
【摘要】:针对搜狐coreEntityEmotion_train语料核心实体识别和核心实体情感分析的任务,提出了基于注意力机制的长短期记忆神经网络结合条件随机场模型(AttBi-LSTM-CRF)。首先,对文本进行预训练,将每个字映射为维度相同的低维向量;然后,把这些向量输入到基于注意力机制的长短期记忆神经网络(AttBi-LSTM)中,以获取长远的上下文信息并集中注意力到与输出标签高度相关的信息上;最后,通过条件随机场(CRF)层获取整个序列的最优标签。将AttBi-LSTM-CRF模型与双向长短记忆神经网络(Bi-LSTM)、AttBi-LSTM和双向长短期记忆神经网络结合条件随机场(Bi-LSTM-CRF)模型进行对比实验。实验结果表明,AttBi-LSTM-CRF模型的准确率达到0. 786,召回率达到0. 756,F1值达到0. 771,优于对比模型,验证了AttBi-LSTM-CRF性能的优越性。

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